2013年，随着维克托·迈尔-舍恩伯格的著作《大数据时代》在中国的出版，Hadoop等大数据技术在中国迅速流行起来，这一年也因此被视为中国大数据的开端。同年，我踏入了这个行业，成为大数据发展的见证者。

2017年，尤瓦尔·赫拉利的《未来简史》进一步推动了大数据和算法的结合，使得大数据与人工智能技术紧密结合，百分点等公司因此崭露头角。在此之后，中国企业不再满足于简单的引进技术，而是致力于开发更适合中国市场的解决方案，其中阿里的“数据中台”尤为突出。

2020年的新冠疫情改变了全球格局，企业和个人的生活方式发生了翻天覆地的变化。许多企业不得不转向线上运营，加速了数字化转型的进程。回顾过去，从数据采集、数据挖掘算法到数据架构平台，再到如今的数据运营转型，可以看出中国大数据行业经历了从重采集到重挖掘，再到重架构设计的发展历程，为构建新的数据理论体系奠定了基础。

数字化不仅仅局限于产品层面，企业管理的核心在于企业价值链和资源的有效利用。只有实现企业所有业务流程的数字化，才能称之为真正的数字化转型。这一过程充满挑战，正如中国在现代化进程中所经历的那样。基于多年的实践经验，我对企业数字化转型中的数据管理提出了四个现代化理念。

一、数据生产标准化

长期以来，数据一直被视为信息系统的一个附属品，企业在开发新系统时往往忽视了数据的重要性。这导致不同系统间的数据标准不统一，影响了整体运营效率。要解决这个问题，企业需要改变传统的信息系统建设思路，从企业架构的角度出发，结合数据架构的设计来规划信息系统的建设和数据生产的整合，从而为数字化转型打下坚实的基础。

二、数据资产管理化

大多数企业的数据管理仍然集中在传统的IT部门，这限制了其战略意义。当前，数据已经成为像资本、土地和劳动力一样的重要生产要素，因此需要建立全面的数据生命周期管理体系，涵盖数据采集、存储、加工、流通、消费、管控和销毁等多个环节。这种管理方式有助于优化资源配置，为企业的数字化运营提供有力支持。

三、数据服务实用化

在当今重视用户体验的时代，数据服务部门应扮演更重要的角色。他们不仅需要提供技术支持，还应该深入了解业务需求，设计出符合用户需求的数据服务产品。这种转变可以使数据部门更具影响力，促进企业数字化运营的持续改进。

四、数据管理生态化

数据管理如同垃圾分类一样，需要长期的努力和全社会的参与。企业不仅要改善数据质量，更要形成一种文化，让每个人都意识到数据管理的重要性。通过这种方式，企业能够建立起一个健康的数据生态系统，从而推动数字化转型的成功。

作者：Datablau么福祥